利用SPSS实现玉米杂交种主要农艺性状与产量的相关和通径分析

doi:10.16035/j.issn.1001-7283.2019.03.014

作物杂志,2019, 第3期: 86–90 doi: 10.16035/j.issn.1001-7283.2019.03.014

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利用SPSS实现玉米杂交种主要农艺性状与产量的相关和通径分析

任洪雷,李春霞,龚士琛,李国良,扈光辉,王明泉,杨剑飞

黑龙江省农业科学院玉米研究所,150086,黑龙江哈尔滨

收稿日期:2018-11-08 修回日期:2019-04-08 出版日期:2019-06-15 发布日期:2019-06-12
通讯作者: 李国良
作者简介:任洪雷,助理研究员,从事玉米遗传育种研究;
基金资助:
黑龙江半湿润区春玉米全程机械化丰产增效技术体系集成与示范(2018YFD0300102);黑龙江省农业科学院院级课题(2018KYJL012,2018YYYF028)

Genetic Correlation and Path Analysis of Yield and Agronomic Characteristics of Maize Hybrids in SPSS Software

Ren Honglei,Li Chunxia,Gong Shichen,Li Guoliang,Hu Guanghui,Wang Mingquan,Yang Jianfei

Institute of Maize Research, Heilongjiang Academy of Agricultural Sciences, Harbin 150086, Heilongjiang, China

Received:2018-11-08 Revised:2019-04-08 Online:2019-06-15 Published:2019-06-12
Contact: Guoliang Li

摘要/Abstract

摘要：

以黑龙江省农业科学院玉米研究所自育的74个玉米杂交材料为研究对象,运用SPSS 18.0对玉米杂交种产量与主要农艺性状中的生育期、株高、穗位、穗长、穗粗、秃尖长、穗行数、行粒数、粒宽、粒厚、百粒重、容重、出子率关系进行逐步回归分析和通径分析,计算主要农艺性状对杂交种产量的决策系数。结果表明,出子率、百粒重、生育期、穗长和穗行数是影响玉米产量的主要正因素。

关键词: 玉米杂交种, 农艺性状, 产量, 逐步回归分析, 通径分析, 决策系数

Abstract:

The agronomic characteristics are the main factors of maize yield components, the study of the relationship between the agronomic characteristics factors and maize yield can help to enhance the maize yield. The effects of agronomic characteristics factors such as growth period, plant height, ear height, ear length, ear diameter, bald length, rows per ear, grains per row, grain width, grain thickness, 100-grain weight, unit weight, produced grain rate were studied using stepwise regression analysis and path analysis to obtain decision coefficients between the agronomic characteristics and the yields of maize hybrids. The results indicated that the main positive factors affecting the yields of maize hybrids were produced grain rate, 100-grain weight, growth period, ear length, and rows per ear.

Key words: Maize hybrids, Agronomic characteristics, Yield, Stepwise regression analysis, Path analysis, Decision coefficient

任洪雷,李春霞,龚士琛,李国良,扈光辉,王明泉,杨剑飞. 利用SPSS实现玉米杂交种主要农艺性状与产量的相关和通径分析[J]. 作物杂志, 2019 (3): 86–90

Ren Honglei,Li Chunxia,Gong Shichen,Li Guoliang,Hu Guanghui,Wang Mingquan,Yang Jianfei. Genetic Correlation and Path Analysis of Yield and Agronomic Characteristics of Maize Hybrids in SPSS Software[J]. Crops, 2019(3): 86–90

图/表 5

表1

表2

表3

表4

表5

参考文献 19

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变异来源Source of variation	平方和Square sum	自由度Degree of freedom	均方Mean square	F	P
模型Model	1.151E9^a	236	4 877 866.458	24.245	0.000
材料Material	8.752E8	78	1.122E7	55.771	0.000
重复Repeat	448 467.961	2	224 233.980	1.115	0.329
材料×重复Material×repeat	2.755E8	156	1 766 016.492	8.778	0.000
误差Error	9.537E7	474	201 194.077
总变异Total variation	1.25E9	710

性状 Character	Kolmogorov-Smirnova				Shapiro-Wilk
性状 Character	统计量Statistic	自由度Degree of freedom	P		统计量Statistic	自由度Degree of freedom	P
产量Y	0.069	79	0.200		0.980	79	0.256

性状Character	X₁	X₂	X₃	X₄	X₅	X₆	X₇	X₈	X₉	X₁₀	X₁₁	X₁₂	X₁₃	Y
X₁	1	0.585^**	-0.045	-0.065	-0.060	-0.005	-0.041	-0.192	-0.260^*	-0.273^*	-0.243^*	-0.285^*	-0.084	-0.267^*
X₂		1	-0.070	-0.140	-0.339^**	-0.163	-0.136	-0.175	-0.240^*	-0.189	-0.026	-0.200	-0.391^**	-0.046
X₃			-1	-0.028	-0.219	-0.220	-0.524^**	-0.112	-0.107	-0.237^*	-0.379^**	-0.283^*	-0.320^**	-0.425^**
X₄				-1	-0.031	-0.364^**	-0.109	-0.170	-0.237^*	-0.290^**	-0.233^*	-0.249^*	-0.242^*	-0.343^**
X₅					-1	-0.173	-0.238^*	-0.278^*	-0.315^**	-0.054	-0.084	-0.079	-0.257^*	-0.115
X₆						-1	-0.274^*	-0.020	-0.111	-0.023	-0.174	-0.052	-0.176	-0.133
X₇							-1	-0.017	-0.021	-0.025	-0.215	-0.040	-0.271^*	-0.164
X₈								-1	-0.867^**	-0.098	-0.033	-0.051	-0.103	-0.129
X₉									-1	-0.027	-0.037	-0.049	-0.203	-0.116
X₁₀										-1	-0.634^**	-0.854^**	-0.193	-0.803^**
X₁₁											-1	-0.780^**	-0.458^**	-0.803^**
X₁₂												-1	-0.329^**	-0.890^**
X₁₃													-1	-0.567^**

性状Character	X₁	X₂	X₃	X₄	X₅	X₆	X₇	X₈	X₉	X₁₀	X₁₁	X₁₂	X₁₃
Y	-0.092	0.014	0.367	0.141	-0.072	0.233	-0.147	0.262	-0.173	0.316	0.150	0.578	0.513
P	0.458	0.909	0.002	0.257	0.563	0.057	0.235	0.033	0.162	0.009	0.226	0.000	0.000

性状 Character	简单相关系数 Single correlation coefficient	直接通径系数 Direct path coefficient	间接通径系数Indirect path coefficient					决策系数(R²) Decision coefficient
性状 Character	简单相关系数 Single correlation coefficient	直接通径系数 Direct path coefficient	X₃	X₆	X₁₀	X₁₂	X₁₃	决策系数(R²) Decision coefficient
X₃	0.425^**	0.140		-0.018	0.062	0.150	0.091	0.099
X₆	0.133	0.081	-0.031		0.006	0.027	0.050	0.015
X₁₀	0.803^**	0.262	0.033	0.002		0.452	0.055	0.352
X₁₂	0.890^**	0.529	0.040	0.004	0.224		0.093	0.662
X₁₃	0.567^**	0.283	0.045	0.014	0.051	0.174		0.241

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